ID：406045
YKY
py后端开发
- 公司信息：
- 瑞萨网络科技有限公司
- 工作经验：
- 2年
- 兼职日薪：
- 500元/8小时
- 兼职时间：
- 下班后
- 所在区域：
- 洛阳
- 全区
技术能力
- 数据处理：熟练使用Python（Pandas、OpenCV）清洗图像数据（去模糊、去冗余、格式统一），通过数据增强（翻转、裁剪、色域变换、Mosaic拼接）提升数据集多样性，适配YOLO数据输入要求。
- 标注工具：精通LabelImg、LabelMe标注目标框（VOC/YOLO格式），能处理分类、检测、分割等标注任务；会用LabelStudio批量修正标注错误，保证标注精度（如IOU＞0.9）。
项目经验
数据采集与清洗：收集工厂3个月零件生产图像（共8000张，含划痕、变形、无缺陷3类），用Python+OpenCV批量处理：去除模糊图像（通过清晰度算法筛选，保留7200张）、统一分辨率为640×640，转换为YOLO格式。数据增强与标注：针对小缺陷（如＜5mm划痕）样本少的问题，设计“小目标增强策略”——对小缺陷区域单独裁剪后缩放拼接，结合Mosaic、MixUp增强，将数据集扩充至2.1万张；用LabelImg标注目标框，通过LabelStudio批量校验，标注准确率达98.5%（IOU＞0.92）
案例展示
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Yolo监控
手动收集并标注了明火烟雾数据集，将其放在指定的datasets文件夹中，包含images和labels两个子文件夹，分别存放图片和标注信息。在Pycharm中创建fire - smoke.yaml文件，配置数据集路径和类别信息（nc为2，类别是fire和smoke）。下载YOLO
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Yolo小区车
准备了带标注的车辆数据集，采用YOLO格式。利用YOLOv8预训练模型，通过少量代码修改即可训练，支持GPU加速。训练完成后，结合PyQt5图形界面工具进行部署，实现了图片、文件夹、视频、摄像头等多种输入方式的实时检测功能，能准确识别出每一帧中的目标车辆并标注其类别。
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